سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد الگوریتم‌های درخت تصمیم در پیش‌بینی تقاضا

کتاب کاربرد الگوریتم‌های درخت تصمیم در پیش‌بینی تقاضا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاربرد الگوریتم‌های درخت تصمیم در پیش‌بینی تقاضا

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی درخت تصمیم
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری با نظارت
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه ای بر پیش بینی تقاضا
  • 8. اهمیت پیش بینی تقاضا
  • 9. انواع پیش بینی تقاضا
  • 10. عوامل موثر بر تقاضا
  • 11. مقدمه ای بر الگوریتم درخت تصمیم
  • 12. تاریخچه درخت تصمیم
  • 13. مفهوم درخت تصمیم
  • 14. اجزای درخت تصمیم
  • 15. گره ریشه
  • 16. گره های داخلی
  • 17. گره های برگ
  • 18. قوانین تصمیم گیری
  • 19. مثال ساده درخت تصمیم
  • 20. مزایای درخت تصمیم
  • 21. معایب درخت تصمیم
  • 22. کاربرد درخت تصمیم در علوم مختلف
  • 23. کاربرد درخت تصمیم در پزشکی
  • 24. کاربرد درخت تصمیم در امور مالی
  • 25. کاربرد درخت تصمیم در بازاریابی
  • 26. کاربرد درخت تصمیم در پیش بینی تقاضا
  • 27. مفاهیم اساسی درخت تصمیم برای پیش بینی تقاضا
  • 28. انتخاب ویژگی
  • 29. معیارهای تقسیم
  • 30. شاخص جینی
  • 31. بهره اطلاعاتی (Information Gain)
  • 32. نسبت بهره اطلاعاتی
  • 33. نسبت انتروپی (Entropy)
  • 34. نحوه ساخت درخت تصمیم
  • 35. الگوریتم ID3
  • 36. الگوریتم C4.5
  • 37. الگوریتم CART
  • 38. انتخاب بهترین ویژگی در هر گره
  • 39. توقف ساخت درخت
  • 40. هوش مصنوعی درخت تصمیم
  • 41. روش های برش (Pruning) درخت تصمیم
  • 42. پیش برش (Pre-pruning)
  • 43. پس برش (Post-pruning)
  • 44. مزایای برش
  • 45. معایب برش
  • 46. ارزیابی مدل درخت تصمیم
  • 47. متریک های ارزیابی
  • 48. دقت (Accuracy)
  • 49. دقت و بازیابی (Precision and Recall)
  • 50. امتیاز F1
  • 51. منحنی ROC
  • 52. مساحت زیر منحنی (AUC)
  • 53. داده های آموزشی و تست
  • 54. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 55. کاربرد درخت تصمیم در مراحل مختلف پیش بینی تقاضا
  • 56. جمع آوری و پیش پردازش داده ها
  • 57. شناسایی و مهندسی ویژگی های مرتبط با تقاضا
  • 58. بررسی داده های تاریخی
  • 59. شناسایی الگوهای فصلی و روندها
  • 60. مدل سازی تقاضا با درخت تصمیم
  • 61. آموزش مدل درخت تصمیم
  • 62. تنظیم هایپرپارامترهای درخت تصمیم
  • 63. ارزیابی عملکرد مدل درخت تصمیم
  • 64. تفسیر نتایج مدل درخت تصمیم
  • 65. پیش بینی تقاضا با استفاده از مدل آموزش دیده
  • 66. سناریوهای مختلف پیش بینی تقاضا
  • 67. پیش بینی تقاضای کوتاه مدت
  • 68. پیش بینی تقاضای میان مدت
  • 69. پیش بینی تقاضای بلند مدت
  • 70. پیش بینی تقاضای محصولات خاص
  • 71. پیش بینی تقاضای خدمات
  • 72. پیش بینی تقاضا در صنایع مختلف
  • 73. پیش بینی تقاضا در خرده فروشی
  • 74. پیش بینی تقاضا در تولید
  • 75. پیش بینی تقاضا در انرژی
  • 76. پیش بینی تقاضا در حمل و نقل
  • 77. پیش بینی تقاضا در گردشگری
  • 78. پیش بینی تقاضا در بازارهای مالی
  • 79. چالش ها و راهکارها در استفاده از درخت تصمیم برای پیش بینی تقاضا
  • 80. حجم زیاد داده ها
  • 81. داده های ناقص
  • 82. داده های پرت
  • 83. بیش برازش (Overfitting)
  • 84. کم برازش (Underfitting)
  • 85. تفسیرپذیری مدل
  • 86. مقایسه درخت تصمیم با سایر الگوریتم های پیش بینی تقاضا
  • 87. رگرسیون خطی
  • 88. رگرسیون لجستیک
  • 89. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 90. شبکه های عصبی
  • 91. مدل های سری زمانی (ARIMA, Exponential Smoothing)
  • 92. مزایای درخت تصمیم نسبت به سایر الگوریتم ها
  • 93. معایب درخت تصمیم نسبت به سایر الگوریتم ها
  • 94. ترکیب درخت تصمیم با سایر روش ها
  • 95. روش های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 96. ماشین های تقویت کننده (Boosting Machines)
  • 97. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 98. XGBoost
  • 99. LightGBM
  • 100. مزایای ترکیب درخت تصمیم با روش های دیگر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.